Serum uric acid and risk of cardiovascular mortality: a systematic review and dose-response meta-analysis of cohort studies of over a million participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide. Some studies have suggested anassociation between serum uric acid levels and cardiovascular mortality; however, the results have not been summarized in a meta-analysis. Methods A comprehensive search of all related studies until April 2018was performed in MEDLINE/PubMed and Scopus databases DerSimonianand Laird random-effects models were used to combine hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs). Dose-response analysis was also carried out. Results Thirty-two studies containing forty-four arms with 1,134,073 participants reported association between uric acid and risk of CVD mortality were included in our analysis. Pooled results showed a significant positive association between uric acid levels and risk of CVD mortality (HR 1.45, 95% CI 1.33–1.58, I 2 = 79%). Sub-group analysis showed this relationshipwasstronger in women compared to men. Moreover, there was a significant non-linear association between uric acid levels and the risk of CVD mortality (r = 0.0709, p = 0.001). Conclusion Our analysis indicates a positive dose-response association between SUA and CVD mortality risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».